结课测试｜这些云计算知识，你都掌握了吗？
何恺铎
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
你好，我是何恺铎。
恭喜你已经顺利学习完了《深入浅出云计算》课程中的所有内容。从 IaaS 到 PaaS，云计算的内涵和能力可以说是非常宽广，不知道你掌握得怎么样呢？
我给你准备了一套结课测试题。它既是对你课程学习效果的一个检验，你也可以把它作为一个对于课程的系统性回顾。
我们的测试题目一共包括 12 道单项选择题和 8 道多项选择题，每题 5 分，满分 100 分。当你完成测试以后，也可以看到我为你附上的参考答案和题目解析，希望能够帮助到你。
好了，请开始你的测试吧。加油！
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云计算是当今技术领域的热门话题，何恺铎的《深入浅出云计算》课程为读者提供了全面的学习内容。该课程涵盖了从IaaS到PaaS的广泛内容，为读者提供了深入了解云计算内涵和能力的机会。结课测试题共包括12道单项选择题和8道多项选择题，每题5分，满分100分。完成测试后，读者还可以查看参考答案和题目解析，以检验自己的学习效果并进行系统性回顾。这些内容将帮助读者巩固所学知识，为他们的学习之旅画上圆满的句号。
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何恺铎置顶[上讲问题参考回答] 1. hyperparameter是指影响模型训练过程和最终结构的重要参数，它们需要你事先指定，而不是在模型学习过程中自动学习得来。所谓“调参”就是指调整和寻找这些参数最优值的过程，可以认为是更广义的自动机器学习(AutoML)的一部分。云上AI有一些专门的调参服务，比如SageMaker的Hyperparameter tuning job，可以替你以某种策略尝试不同的参数组合并评估效果，最终帮助你找到合理的参数配置。 2. 模型的可迁移性一般取决于模型的类型、算法以及存储格式。外部训练好的模型，如果符合云厂商的兼容标准，加以一些必要的转换和打包，是可以放到云上进行推理的。云上训练的模型如果想“下云”，则需要确认模型训练的结果是否对外暴露（比如是否存储在可见的对象存储中），以及模型的存储结构是否遵循开放标准，过程可能相对困难，但也不是完全不可能的。2020-04-125
Bora.Don高屋建瓴，同时又有实操指导，真是佩服佩服，期待老师将来有新课程面世作者回复: 谢谢你的肯定，会继续努力：）
2020-04-105- Helios谢谢老师这么多天的文章，期待后续更加深入的课程，祝老师生活愉快～
作者回复: 也谢谢你的祝福，我想一定有缘再相会
2020-04-103 
我来也哈哈，考了95分，错了一题。 自从老师的专栏出来后，一直在跟着看和实践。 特别是前面的laas部分学的很扎实，收货颇多。 后面的paas篇，暂时工作中还未涉及到，且当作技术储备，后面有需要了再来实操。 感谢老师这段时间以来的辛苦付出！ 最近忙着实操k8s，买的很多专栏只有这一个是跟的最紧的。作者回复: 谢谢。95分，很厉害哟！
2020-04-102
夜空中最亮的星题答的惨啊😭作者回复: 可以看看题目解析
2020-04-101
罗辑思维考了60😳作者回复: 拿捏得“恰到好处”啊，呵呵。不妨看看题目解析。
2020-04-102
叶玄80分，还得努力2020-05-31
Seven.Lin澤耿谢谢，虽然一直在做云计算相关工作，但没这么系统过一遍，不过对于接触过的我来说，貌似不是很深入，只能说浅出梳理一遍，希望后面有更加深入的课程，加油2020-05-22- 知故65分，需要二刷。尝试制作云计算知识地图2020-05-05
Sinvi60分……该做个总结了2020-04-15
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